Vous vous êtes déjà demandé : qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? Vous souhaitez savoir comment apprendre l’apprentissage automatique ?
Il s’agit d’applications qui apprennent de l’expérience et améliorent leur prise de décision ou leur précision prédictive au fil du temps. Oui, les appareils deviennent de plus en plus intelligents. Les entrepreneurs avisés font des choix intelligents. Ils intègrent l’Apprentissage Automatique et l’Intelligence Artificielle pour renforcer leur domaine, des robots complexes aux répondeurs automatiques intelligents.
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? Pourquoi est-ce si important et de quoi tout ce bruit parle-t-il ? L’apprentissage automatique peut-il améliorer vos revenus ?
OUI ! Prenez une longueur d’avance sur vos concurrents. Cet article vous donnera tout ce que vous devez savoir, ainsi que des informations sur la façon d’apprendre l’apprentissage automatique et l’IA. Il répondra également à la question : qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
Dans les prochaines lignes, nous vous donnerons plus de détails pour vous aider à répondre à la question : « Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? »
Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
Expliquons en détail la question : qu’est-ce que l’apprentissage automatique ?
L’apprentissage automatique est une branche de l’Intelligence Artificielle qui permet à un système d’apprendre et de prendre des décisions à partir de l’expérience, sans programmation.
Des algorithmes rendent l’ordinateur suffisamment intelligent pour faire des choix basés sur des données sans aucune intervention humaine.
Un algorithme est un ensemble de règles ou de processus qu’un ordinateur doit suivre pour résoudre des problèmes. Ces algorithmes sont conçus pour identifier des modèles dans de grandes quantités de données et utiliser ces modèles pour prendre des décisions et faire des prédictions.
Voici quelques exemples d’apprentissage automatique autour de nous :
- Si vous avez acheté, cherché ou même parlé d’un produit avec votre téléphone, les sites web recommanderont des produits, des films et des chansons basés sur cet article.
- Certains robots aspirateurs nettoieront vos sols sans votre aide.
- Votre fournisseur de messagerie vous aide à déplacer les courriels indésirables dans le dossier spam.
- Les médecins peuvent repérer des tumeurs grâce à l’analyse d’images médicales.
- Et oui, vous avez certainement entendu parler des voitures autonomes.
D’autres innovations arrivent. Les grandes données deviennent de plus en plus volumineuses. De plus en plus d’ordinateurs puissants et abordables sont disponibles, et de plus en plus de scientifiques des données créent des algorithmes toujours plus performants. L’apprentissage automatique continuera à rendre nos vies quotidiennes plus efficaces.
Apprentissage automatique (AA) ou Intelligence Artificielle (IA) ?
Nous allons approfondir la réponse à la question : « Qu’est-ce que le langage de l’apprentissage automatique ? »
Beaucoup confondent l’Intelligence Artificielle et l’Apprentissage Automatique. Ce sont deux concepts différents. L’Intelligence Artificielle désigne la capacité d’une machine à exécuter des tâches habituellement effectuées par des humains.
Ainsi, l’IA permet aux machines d’exécuter des tâches en imitant « intelligemment » les humains. L’apprentissage automatique est une autre branche de l’Intelligence Artificielle. C’est la manière dont la machine apprend à partir des données qu’on lui fournit sous forme d’algorithmes.
Le cœur d’un système basé sur l’IA est son modèle. Un modèle est un programme qui améliore ses connaissances grâce à un processus d’apprentissage (les algorithmes). Lorsque des données sont fournies à l’ordinateur pour l’aider à prendre des décisions sur de nouvelles données, le type de modèle utilisé est appelé « apprentissage supervisé ».
L’opposé de cela est le modèle d’apprentissage non supervisé. Nous expliquerons ces catégories en détail plus bas.
Une application populaire de l’apprentissage automatique utilisée mondialement est la reconnaissance d’images. Les applications qui reconnaissent les images sont d’abord « entraînées ». Les scientifiques des données font passer plusieurs milliers d’images dans le système et indiquent à l’ordinateur ce qu’il y a dans chaque photo.
Après plusieurs milliers de répétitions, l’application apprend les modèles de pixels. Elle identifie ces modèles pour les attribuer à des images comme un cheval, un chien, un chat, une fleur, un arbre, etc.
De nombreuses entreprises Internet utilisent l’apprentissage automatique pour alimenter leurs moteurs de recommandations. Par exemple, l’AA permet à Facebook de décider ce qu’il faut afficher dans votre fil d’actualités, à Netflix de suggérer des films que vous aimez regarder, et à Amazon de mettre en avant des produits que vous pourriez vouloir acheter. Tout cela repose sur des prédictions basées sur les modèles des données existantes du système.
J’espère qu’à ce stade, vous commencez à comprendre « comment fonctionne l’apprentissage automatique ? »
Comment fonctionne l’apprentissage automatique ?
Tout ce qui vous apprend à apprendre l’apprentissage automatique commence par l’entraînement d’un modèle d’apprentissage automatique, en expliquant à l’ordinateur une fonction dans son langage.
L’« entraînement » nécessite que le spécialiste développe une fonction mathématique qui modifie ses propres opérations jusqu’à ce qu’il puisse prédire correctement les résultats à partir d’un nouvel ensemble de données.
L’apprentissage automatique utilise des processus similaires à ceux de l’exploration de données. Nous disons que les algorithmes sont écrits dans un langage informatique. En d’autres termes, voici une expression mathématique qui peut aider à comprendre.
Décrivons l’algorithme en termes de fonction cible (f) et disons qu’il associe une variable d’entrée (x) à une variable de sortie (y).
Cela serait représenté comme suit :
y=f(x)
Il y aura une marge d’erreur. Appelons cela e. C’est la partie indépendante de la variable d’entrée x.
y=f(x) + e
Pour créer une application d’apprentissage automatique (ou un modèle), un scientifique des données doit suivre quatre étapes de base. Les scientifiques des données travailleront généralement en étroite collaboration avec les propriétaires d’entreprise que la machine doit servir. C’est la première étape pour apprendre comment fonctionne l’apprentissage automatique.
Étape 1 : Sélectionner et préparer un ensemble de données d’entraînement
Qu’est-ce qu’un ensemble de données d’entraînement ? C’est un ensemble de données qui représente les données que le modèle d’apprentissage automatique recevra pour résoudre le problème qu’il est censé résoudre.
Les données peuvent être étiquetées ou non étiquetées. L’ensemble de données d’entraînement doit être correctement préparé, dédupliqué, aléatoire et vérifié pour tout déséquilibre ou biais qui pourrait affecter l’entraînement. Les données doivent provenir de deux sous-ensembles :
- Le sous-ensemble d’entraînement pour entraîner l’application
- Le sous-ensemble d’évaluation pour tester et affiner la machine
Étape 2 : Choisir l’algorithme à exécuter sur l’ensemble de données d’entraînement
Comme mentionné précédemment, un algorithme est un processus ou un ensemble de règles qu’un ordinateur doit suivre dans les opérations de résolution de problèmes. Le type d’algorithme que choisit le scientifique des données dépend du problème à résoudre.
Voici les types d’algorithmes les plus courants utilisés avec des données étiquetées :
- Algorithmes de régression
- Arbres de décision
- Algorithmes basés sur des exemples
Voici quelques algorithmes standard utilisés avec des données non étiquetées :
- Algorithmes de regroupement
- Algorithmes d’association
- Réseaux neuronaux
Étape 3 : Entraîner l’algorithme pour créer le modèle
Ensuite, il s’agit de l’étape réelle : entraîner l’algorithme. Il s’agit d’un processus itératif. Vous devez faire passer les variables dans l’algorithme et comparer les résultats avec ceux qui auraient dû être produits.
Vous ajustez les poids et les biais dans l’algorithme pour obtenir des résultats plus précis, puis vous relancez les variables jusqu’à ce que l’algorithme produise correctement les résultats la plupart du temps. L’algorithme précis résultant est le modèle d’apprentissage automatique.
Étape 4 : Utiliser et améliorer le modèle
C’est la dernière étape. Vous ferez passer le modèle par de nouvelles données pour améliorer sa précision et son efficacité au fil du temps.
